Anvendelse af maskinlæringsalgoritmer til at identificere optimale kandidater til primær tumorresektion hos patienter med metastatiske ikke-småcellede neuroendokrine tumorer (MLA-MNSCLCNET)

Denne undersøgelse brugte offentligt tilgængelige data fra SEER-databasen (Surveillance, Epidemiology and End Results), som er en omfattende kilde til information om kræftstatistikker i USA. Forfatterne behøvede ikke at indhente informeret samtykke fra personer, hvis sager er registreret i SEER-databasen, fordi dataene er anonymiserede og er beregnet til offentlig brug. I stedet erhvervede forfatterne dataaftaler med begrænset brug med SEER, som er juridiske kontrakter, der giver forskere mulighed for at få adgang til og bruge specifikke datasæt under visse betingelser, samtidig med at det sikres, at privatlivets fred for individerne i databasen opretholdes. Denne aftale skitserer vilkårene for databrug og sikrer, at forskerne overholder retningslinjer for etisk håndtering af data, samtidig med at de stadig sætter dem i stand til at udføre deres forskning.